Presentata la ricerca “Autonomia Delegata”: analizzate 1.080 posizioni aperte nei principali laboratori AI. Il report individua 9 nuovi rischi cyber AI-native e segnala per l’Europa il rischio di un divario competitivo entro 18 mesi.
L’intelligenza artificiale ha superato la fase delle chatbot. Sta diventando una nuova infrastruttura operativa su cui aziende, governi e piattaforme iniziano a trasferire processi, decisioni e funzioni critiche.
È questa la tesi centrale di “Autonomia Delegata”, la nuova ricerca di Zenita Group, firmata da Pierguido Iezzi, a capo della divisione cyber del gruppo italiano. Il report viene presentato oggi alla Sala Stampa della Camera dei Deputati (ore 17.30), nella conferenza “Dall’AI come strumento all’infrastruttura di fiducia. Competitività, controllo e sicurezza nell’era degli agenti intelligenti”, con la partecipazione di rappresentanti istituzionali, delle forze armate e del mondo accademico.
Analisi del mercato: la mappatura dei laboratori AI
Il report analizza 1.080 posizioni aperte nei principali laboratori AI, integrando i dati con operazioni di M&A, cicli di rilascio dei modelli, investimenti in capacità computazionale e segnali infrastrutturali.
Il quadro che emerge è netto: l’AI non è più soltanto uno strumento da adottare, ma un ambiente operativo da governare. Dai dati occupazionali emerge una divergenza già misurabile: circa 670 posizioni aperte in un laboratorio orientato alla costruzione di stack verticali integrati (Player A) contro 410 in un laboratorio focalizzato sullo sviluppo di infrastrutture di fiducia per mercati regolamentati (Player B).
Una differenza che segnala due traiettorie strategiche ormai non sovrapponibili: da un lato la cattura dell’intera filiera computazionale globale, dall’altro un posizionamento esplicito su governance, sicurezza e compliance.
Il mercato AI, inoltre, non appare più riconducibile a una semplice contrapposizione tra pochi grandi attori, ma a un ecosistema multipolare con 8–10 poli globali di frontiera e cicli di rilascio dei modelli ormai stabilizzati su una cadenza di 6–8 settimane.
“Stiamo entrando nella prima generazione di sistemi digitali in cui l’organizzazione rischia di non sapere più, momento per momento, cosa stia facendo il proprio stack tecnologico”, afferma Iezzi. “Il punto non è solo avere più osservabilità. Il punto è che il sostrato dell’esecuzione diventa statistico, adattivo e delegato ad agenti che operano per conto dell’organizzazione”.
Secondo gli esperti di Zenita Group, questo passaggio impone una trasformazione profonda della cybersecurity: da modello deterministico a modello probabilistico.
Dalla cybersecurity deterministica a quella probabilistica
Per decenni, la sicurezza informatica è stata costruita attorno a eventi osservabili: accessi anomali, malware, log tecnici, indicatori di compromissione, catene causali ricostruibili.
Con gli agenti AI, questo approccio non basta più. Il rischio può manifestarsi attraverso variazioni progressive del comportamento, deviazioni statistiche, alterazioni della memoria, contaminazione delle fonti informative o decisioni emergenti non riconducibili a una singola azione.
“La nuova frontiera della cybersecurity non sarà solo bloccare un attacco, ma capire quando un sistema autonomo sta iniziando a comportarsi in modo diverso da come dovrebbe”, prosegue Iezzi. “Il nuovo cyber risk non sempre produce subito un allarme o un indicatore tecnico. Può produrre una deviazione progressiva del comportamento di un agente”.
I 9 nuovi rischi cyber AI-native
La ricerca individua 9 nuovi rischi cyber AI-native, molti dei quali non risultano pienamente coperti dai controlli tradizionali.
Con agenti dotati di memoria, capacità di pianificazione, accesso a strumenti, budget di esecuzione e autonomia operativa, la superficie d’attacco cambia natura: non riguarda più solo endpoint, reti, credenziali o applicazioni, ma anche comportamenti, catene decisionali, contesti, prompt, dipendenze cognitive e percorsi di esecuzione automatizzata.
Il pericolo dell’AI Poverty e il divario per l’Europa
Il report introduce anche il concetto di AI poverty: il rischio che aziende e sistemi-paese restino strutturalmente indietro perché incapaci di adottare stack AI-native in modo sicuro, governato e competitivo.
Secondo la ricerca, gli early adopter potrebbero beneficiare di riduzioni dei costi operativi tra il 50% e l’80%, mentre le organizzazioni ancorate a modelli tradizionali rischiano un divario crescente in termini di produttività, margini e capacità decisionale.
Per l’Europa, il rischio non è solo subire cyber-attacchi basati sull’AI, ma perdere autonomia tecnologica, competitiva e cognitiva. La finestra di reazione indicata dal report è di circa 18 mesi.
“Non basta chiedersi quale modello usare”, conclude Iezzi. “La domanda vera è quale infrastruttura di fiducia vogliamo costruire attorno all’AI. Perché quando deleghiamo autonomia a un sistema, deleghiamo anche una parte della nostra capacità decisionale”.
